基于用户行为的个性化推荐系统优化.doc

基于用户行为的个性化推荐系统优化

TOC\o1-2\h\u31268第1章引言 3

175301.1推荐系统的背景与意义 3

172701.2个性化推荐系统的挑战与机遇 3

11382第2章用户行为数据收集与处理 4

327192.1用户行为数据类型 4

230812.2数据预处理 4

39952.3数据存储与维护 5

7345第3章用户行为分析 5

154573.1用户行为模式挖掘 5

232753.2用户兴趣建模 6

202683.3用户行为预测 6

26808第4章推荐算法概述 6

182684.1传统推荐算法 6

161404.1.1简介 6

73834.1.2协同过滤算法 7

301634.1.3基于内容的推荐算法 7

43414.1.4模型基于推荐算法 7

55624.2深度学习在推荐系统中的应用 7

275504.2.1简介 7

187624.2.2神经协同过滤算法 7

118834.2.3序列模型推荐算法 7

286834.2.4多任务学习推荐算法 8

219684.3混合推荐算法 8

275234.3.1简介 8

165364.3.2加权混合推荐算法 8

320664.3.3特征融合混合推荐算法 8

225844.3.4模型融合混合推荐算法 8

16424.3.5上下文感知混合推荐算法 8

10438第五章个性化推荐系统优化策略 8

154385.1基于内容的优化策略 8

198605.2基于协同过滤的优化策略 9

171735.3基于模型的优化策略 9

32707第6章评估指标与实验方法 9

262596.1推荐系统评估指标 9

159456.1.1引言 9

109216.1.2精确度与召回率 9

8246.1.3F1值 10

307016.1.4覆盖率 10

226126.1.5新颖度 10

37036.1.6其他评估指标 10

279586.2实验设计与数据分析 10

307066.2.1引言 10

90926.2.2实验设计 10

152116.2.3数据分析方法 10

271546.3模型调整与优化 11

267446.3.1引言 11

178946.3.2参数调整 11

319116.3.3特征选择 11

83076.3.4模型融合 11

320886.3.5超参数优化 11

277776.3.6在线学习与自适应调整 11

12651第7章实际应用案例 11

326817.1电子商务推荐系统 11

3697.1.1案例背景 11

113327.1.2系统架构 12

312887.1.3应用效果 12

184967.2社交网络推荐系统 12

33117.2.1案例背景 12

284777.2.2系统架构 12

166937.2.3应用效果 13

7257.3在线教育推荐系统 13

288777.3.1案例背景 13

169087.3.2系统架构 13

86577.3.3应用效果 14

22825第8章用户隐私与伦理问题 14

316408.1用户隐私保护 14

55268.1.1隐私保护的重要性 14

296108.1.2用户隐私保护技术 14

13968.1.3用户隐私保护策略 15

316068.2伦理问题探讨 15

186868.2.1伦理问题的来源 15

319188.2.2伦理问题的类型 15

194528.2.3伦理问题的应对策略 15

85528.3用户信任与满意度 16

40498.3.1用户信任的重要性 16

37118.3.2影响用户信任的因素 16

130298.3.3提高用户满意度的策略 16

10700第9章未来发展趋势 16

21769.1技术发展趋势 16

48929.2业务应用拓展 17

277239.3跨领域融合 17

28198第10章结论与展望 18

590810.1工作总结 18

1964710.2存在问题与改进方向 18

987010.3后续研究计划 19

第1章引言

1.1推荐